Sistema de procesamiento de imágenes para la identificación de biomarcadores en las etapas de la retinopatía diabética
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Universidad Autónoma de Baja California.
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Esta tesis tiene como propósito el desarrollo de un sistema especializado de procesamiento de imágenes para la detección y segmentación de biomarcadores asociados a las etapas de la retinopatía diabética. El sistema propuesto integra técnicas avanzadas de visión por computadora y aprendizaje profundo, empleando arquitecturas como CNN (de sus siglas en inglés, Convolutional Neural Networks) y ViT (de sus siglas en inglés, Visión Transformers) para la clasificación de imágenes. Así como, SAM (de sus siglas en inglés, Segment Anything Model) para la segmentación y YOLO (de sus siglas en inglés, You Only Look Once) para la localización de biomarcadores, como microaneurismas, exudados duros, exudados suaves y hemorragias.
El enfoque incluye la implementación de preprocesamientos que mejoran la calidad de las imágenes mediante técnicas como CLAHE (de sus siglas en inglés, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) y Filtro de Ben. Además, se utiliza la generación de imágenes sintéticas a través de CycleGan (de sus siglas en inglés, Cycle Generative Adversarial Network) y
NST (de sus siglas en inglés, Neural Style Transfer) para ampliar y diversificar los conjuntos de datos, superando las limitaciones de disponibilidad de imágenes sintéticas.
El sistema fue validado mediante métricas de rendimiento como precisión, Accuracy, Recall, F1-Score y Confusion Matrix. Estas métricas permitieron medir la efectividad del modelo en la
detección de biomarcadores y clasificación de las etapas de la retinopatía diabética.
Palabras clave
Diagnóstico por imágenes||Tesis y disertaciones académicas||lemb||Diagnóstico por imágenes: métodos||Tesis y disertaciones académicas||Diagnóstico por imágenes: procesamiento de datos||Tesis y disertaciones académicas.